研究室について
様々なデータを、信頼できる知識へ
実世界のデータは、そのままでは必ずしも信頼できる知識にはなりません。データには欠損や不整合が含まれ、同じ対象でも異なるパターンが現れます。さらに、分析やAIによって結果が得られても、「なぜその結果になったのか」「どのデータや根拠に基づいているのか」が分からなければ、安心して利用することはできません。
私たちは、データベース、データマイニング、機械学習、統計、情報検索などの技術を用いて、さまざまな実世界データを信頼して扱える形に整え、そこから意味のあるパターンを発見し、その違いや変化の理由を説明するためのデータ工学技術を研究しています。
私たちの研究をつなぐ問い
データを信頼できる知識へ変えるために、私たちは問いをつなげて研究しています。
このデータは
信頼できるか？
どのような構造やパターンがあるか？
なぜ、その違いや変化が生じたのか？
その結果は、どのデータ・根拠から得られたのか？
代表的な研究
医療データから、違いの発見、その理由へ
複数医療機関の電子カルテには、検査、投薬、処置などが時間的なシーケンスとして記録されており、患者や医療機関によって異なる治療の流れが現れます。私たちは、こうした複雑な医療データを対象として、
発見する
違いを比較する
ところを見つける
要因を説明する
という研究を進めています。
単に「異なるパターンがある」と示すだけではなく、なぜ違うのか、その説明は何に基づいているのかまで明らかにすることを目指しています。
医療を超えて
対象が変わっても、データ工学の問いは共通する
文化・マルチモーダルデータ
音楽、画像、音声、映画・映像、ダンス、舞台芸術などを対象として、 類似性、繰り返し現れる構造、時間的パターン、作品や表現の違いを 分析するためのデータ工学技術を研究します。
産業・社会データ
複数の組織やシステムにまたがるデータについて、 データ連携、完全性、改ざん検知、来歴管理、 追跡可能性などの技術を研究します。
データ工学の基盤技術
特定の応用分野に限定せず、データ品質、データベース、情報検索、 データマイニング、情報ストレージ、データプライバシーなど、 データを信頼して活用するための基盤的課題に取り組みます。
扱うデータが変わっても、私たちが問い続ける データ工学の問題は共通しています。
お知らせ
最新の研究発表、受賞、研究室活動について紹介します。
- 2026/09: 当研究室のLe准教授が、東北大学レジリエント社会構築イノベーションセンターで開催された第30回UDACセミナーにて、「頻出医療指示パターンに基づく医療機関クラスタリングと分岐要因推定」について講演しました
- 2026/07: 高校生向けの夢ナビ記事とミニ講義動画「医療データの活用から見える治療の流れ」は公開されました
- 2026/04: 新博士前期課程学生２名が研究室に加入しました
- 2026/03: 大学院オープンキャンパスは2026年4月18日（土）に開催されます．当研究室の見学・訪問等に興味がありましたら，Leまで連絡してください
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